- Страна
- Россия
- Зарплата
- 250 000 ₽ – 300 000 ₽
QA auto (Data Governance / Data Catalog)
Оценка ИИПривлекательная вакансия с конкурентной зарплатой, расширенным соцпакетом (ДМС, фитнес, обучение) и работой с современным стеком технологий в крупном финтехе. Гибридный формат в Москве может быть ограничением для кандидатов из регионов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует глубоких знаний в области Data Governance и работы с метаданными, а также владения широким стеком технологий (Airflow, Kubernetes, Hadoop). Высокая сложность обусловлена необходимостью тестирования сложных интеграций с различными СУБД и понимания архитектуры Data Mesh.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредлагаемая зарплата 250 000–300 000 рублей на руки соответствует верхнему диапазону рыночных ставок для Senior QA Automation инженеров в Москве, специализирующихся на Big Data и Data Governance. Это выше среднего уровня для обычных QA Automation позиций, что оправдано сложностью предметной области.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
QA auto (Data Governance / Data Catalog) в компанию Selecty
Selecty — кадровое агентство; работа в команде крупного банка с платформой OpenMetadata.
*📝 Обязанности*
- Функциональное тестирование платформы OpenMetadata.
- Проверка процессов сканирования источников данных (ingestion), профилирования данных, управления тегами и глоссариями.
- Тестирование интеграций с различными СУБД: PostgreSQL, Oracle, MS-SQL, Hive и другими.
- Проверка соответствия метаданных в источниках информации, отображаемой в каталоге.
- Тестирование Airflow DAG, отвечающих за обновление и синхронизацию метаданных.
- Проведение регрессионного тестирования при обновлении OpenMetadata и интеграционных компонентов.
- Проверка производительности платформы при масштабном сканировании метаданных.
- Автоматизация тестовых сценариев.
- Подготовка тест-планов, тест-кейсов и отчетов о дефектах.
- Ведение тестовой документации и работа с Jira.
*🔍 Требования*
- Опыт тестирования систем Data Governance, Data Catalog или ETL-процессов.
- Практические навыки работы с SQL, включая сложные запросы для проверки целостности и корректности данных.
- Навыки автоматизации тестирования на Python и Pytest или Scala.
- Понимание архитектуры Data Lake, Data Warehouse и Data Mesh.
- Опыт тестирования REST API с помощью Postman или аналогичных инструментов.
- Понимание принципов работы Apache Airflow.
- Опыт работы с Docker и Kubernetes для развертывания тестовых окружений.
- Понимание жизненного цикла разработки ПО (SDLC) и методологий тестирования.
- Навыки составления тест-планов, тест-кейсов и отчетов о дефектах.
- Аналитическое мышление, внимание к деталям и умение работать с технической документацией.
- Знание технологий: OpenMetadata, PostgreSQL, Oracle, MS-SQL, Hive/Impala, Airflow, Postman, Pytest, Docker, Kubernetes, Git, Jira, Confluence.
*💎 Будет преимуществом*
- Опыт работы с платформой OpenMetadata.
- Опыт нагрузочного тестирования с JMeter или Locust.
- Знание Hadoop-экосистемы и облачных хранилищ S3.
- Опыт работы с Iceberg, Kafka и метаданными в распределенных системах.
*🕹 Условия*
- Зарплата: 250 000–300 000 рублей на руки.
- Оформление по ТК РФ.
- Полная занятость.
- Гибридный формат работы, Москва.
- Техника предоставляется.
- ДМС со стоматологией.
- Компенсация фитнеса.
- Скидки на обучение, кино и Skyeng.
- Индексация заработной платы.
*📞 Контакты*
- Telegram: Откликнуться
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- PyTest
- SQL
- PostgreSQL
- Oracle
- MS SQL Server
- Apache Airflow
- Docker
- Kubernetes
- Postman
- Git
- Jira
- Confluence
- ETL
- Data Governance
- Data Catalog
- Scala
- Hadoop
- Apache Kafka
- Apache Iceberg
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания специфики Data Catalog и инструментов управления метаданными.
Расскажите о вашем опыте работы с OpenMetadata или аналогичными системами Data Catalog. С какими основными проблемами при сканировании метаданных вы сталкивались?
Оценка навыков тестирования ETL и работы с данными.
Как вы организуете проверку целостности данных при миграции метаданных из различных источников (например, из Oracle в Hive) в каталог?
Проверка компетенций в автоматизации и работе с Airflow.
Как бы вы подошли к автоматизации тестирования Airflow DAG, отвечающих за синхронизацию метаданных? Какие проверки вы бы включили в пайплайн?
Оценка навыков работы с инфраструктурой.
Опишите ваш опыт использования Docker и Kubernetes для развертывания тестовых окружений. Как вы изолируете тесты при работе с общими базами данных?
Проверка аналитических способностей в контексте производительности.
Какие метрики вы бы отслеживали при проведении нагрузочного тестирования платформы OpenMetadata во время масштабного сканирования источников?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
